2025年7月31日 – arXiv最新論文の紹介

Towards Agentic RAG with Deep Reasoning: A Survey of RAG-Reasoning Systems in LLMs

Towards Agentic RAG with Deep Reasoning: A Survey of RAG-Reasoning Systems in LLMs [69.1]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を注入することによって、Large Language Models (LLM) の事実性を高める。逆に、純粋に推論指向のアプローチは、しばしば幻覚的あるいは誤った事実を必要とする。この調査は両鎖を統一的推論-検索の観点から合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:44:18 GMT)
RAGに関するサーベイ。
論文リストなどはGitHub – DavidZWZ/Awesome-RAG-Reasoning: [Up-to-date] Awesome RAG Reasoning Resources

PPJudge: Towards Human-Aligned Assessment of Artistic Painting Process [15.4]
本研究では,絵画プロセスの人為的アセスメントのための新しい枠組みを提案する。具体的には、実画像と合成画像からなる最初の大規模データセットであるペイントプロセスアセスメントデータセット(PPAD)を紹介する。また、時間的に認識された位置符号化を付加したトランスフォーマーベースモデルPPJudgeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jul 2025 10:30:44 GMT)
「we introduce a dataset specifically designed for painting process assessment: the Painting Process Assessment Dataset (PPAD). It consists of approximately 15,000 real paintings and 10,000 synthetic paintings, each annotated by domain experts.」というデータセットと対応するモデルの提案。